2 Galerija grafika

U nastavku je dat seminarski rad iz Statističkog softvera 1, pod naslovom “Paketi za grafičko predstavljanje”, čiji su autori koleginice Aida Al-Raghyfi i Nataša Martinović. Zahvaljujemo im na vrlo interesantnim primerima vizuelizacija mogućih paketom ggplot, kao i na prikazu drugih paketa za interaktivne grafike.

Uvod

Grafičko predstavljanje podataka je metod koji prikazuje vrednosti, izveštaje, upoređuje rezultate ili daje predviđanja o toku određenih situacija. To je vizuelni prikaz podataka kroz grafikone.

U ovom radu, bavićemo se paketima: ggplot2, plotly i highcharter.

---

2.1 Ggplot2

Paket ggplot2 je jedan od najkorisnijih i najzastupljenijih paketa u R-u. Ima dosta različitu sintaksu od sintakse klasičnih grafika, i samim tim zahteva malo više učenja, ali najveća prednost ovog paketa je što se sa malo koda prave estetski bogati grafici.

Paket ggplot2 se zasniva na takozvanoj “gramatici grafike”. Grafici se prave “sabiranjem”, odnosno dodajemo komponentu po komponentu na grafik. Glavni delovi koje grafik ima su:

1. Podaci (data): Skup podataka koji se prikazuje
2. Geometrijski objekat (geom_*): Tip geometrijskog objekta kojim se prikazuju podaci.
3. Estetski parametri (aes()): Estetski atributi koji se mogu dodeliti geometrijskim objektima.

Sada ćemo proći kroz par jednostavnih primera

library(ggplot2)
data("midwest", package = "ggplot2")  
 midwest <- read.csv("http://goo.gl/G1K41K")  
#Za primer koristićemo skup podataka midwest iz paketa ggplot2. Ovo je skup podataka populacije svih okruga od 5 država srednjeg zapada SAD-a.

g<-ggplot(midwest, aes(x=area, y=poptotal)) +  geom_point(col="steelblue",  size=3) +   #funkcija geom_point tačakama predstavlja svaki okrug iz naše tabele 
  geom_smooth(method="lm", col="firebrick") #funkcija geom_smooth pravi određenu aproksimaciju podataka, u ovom slučaju je to linearni model, ali može biti i nelinearni model, što ćemo videti kasnije
g

g + xlim(c(0, 0.1)) + ylim(c(0, 1000000)) #Pošto se tačke većinom nalaze na donjoj polovini, funkcijom xlim/ylim možemo da posmatramo grafik u granicama koje mi odredimo, i na taj način obrišemo tačke van tih granica

## Warning: Removed 5 rows containing non-finite values (stat_smooth).

## Warning: Removed 5 rows containing missing values (geom_point).

g1<-g+coord_cartesian(xlim=c(0, 0.1), ylim=c(0, 1000000)) #Ili funkcijom coord_cartesian() da zumiramo grafik u delu koji nama odgovara
g1 + ggtitle("Area Vs Population", subtitle="From midwest dataset") + xlab("Area") + ylab("Population") #Funkcija za stavljanje naslova i podnaslova

gg <- ggplot(midwest, aes(x=area, y=poptotal)) + 
  geom_point(aes(col=state,size=popdensity)) +  #Stavljamo da svaki okrug ima svoju boju u zavisnoti od toga u kojoj državi se nalazi i veličinu u zavisnosti od gustine naseljenosti
  geom_smooth(method="loess", col="firebrick", size=2) + #ovde možemo videti nelinearni metod aproksimacije podataka
  coord_cartesian(xlim=c(0, 0.1), ylim=c(0, 1000000)) + #ograničavamo gornje i donje vrednosti koordinatnih osa
  labs(title="Area Vs Population", subtitle="From midwest dataset", y="Population", x="Area", caption="Midwest Demographics")
plot(gg)

#Sada ćemo da izdvojimo i zaokružimo okruge koji imaju između 350000 i 500000 stanovnika i sa površinom izmedju 0.01 i 0.1
library(ggalt)
midwest_select <- midwest[midwest$poptotal > 350000 & 
                            midwest$poptotal <= 500000 & 
                            midwest$area > 0.01 & 
                            midwest$area < 0.1, ]

ggplot(midwest, aes(x=area, y=poptotal)) + 
  geom_point(aes(col=state, size=popdensity)) +   
  geom_smooth(method="loess", se=F) + 
  xlim(c(0, 0.1)) + 
  ylim(c(0, 500000)) +   
  geom_encircle(aes(x=area, y=poptotal), 
                data=midwest_select, 
                color="red", 
                size=2, 
                expand=0.08) +
  labs(subtitle="Area Vs Population", 
       y="Population", 
       x="Area", 
       title="Scatterplot + Encircle", 
       caption="Source: midwest")

## Warning: Removed 15 rows containing non-finite values (stat_smooth).

## Warning: Removed 15 rows containing missing values (geom_point).

#Sada posmatramo skup podataka mpg iz paketa ggplot2, odnosno uzeti su podaci iz Motor Trend US magazina, iz 1974. godine, koji obuhvataju potrošnju goriva i 10 aspekata dizajna automobila i performanse za 32 automobila.

data(mpg, package="ggplot2") 
mpg <- read.csv("http://goo.gl/uEeRGu")
g <- ggplot(mpg, aes(x=displ, y=hwy)) + 
  geom_point() + 
  geom_smooth(method="lm", se=FALSE) + 
  theme_bw()  

mpg1<-g + facet_wrap( ~ class, nrow=3) + labs(title="hwy vs displ", caption = "Source: mpg", subtitle="Ggplot2 - Faceting - Multiple plots in one figure")  
#Funkcija facet_wrap() omogućava predstavljanje jednog grafika pomoću više manjih grafika za kategorije koje mi želimo
#Koristeći nrow biramo broj vrsta u kojima će se nalaziti manji grafici
mpg1

mpg2<-g + facet_wrap( ~ class, scales = "free") + labs(title="hwy vs displ", caption = "Source: mpg", subtitle="Ggplot2 - Faceting - Multiple plots in one figure with free scales") 
#Dok sa scales="free" program sam odabere
mpg2

#U ovom konkretnom primeru, upoređujući dobijene manje grafike zaključujemo da sportski automobili koji imaju velike motore, a malu masu troše manje nego pickup i minivan

#Sada prikazujemo estetske promene, kao što su: menjanje boje pozadine, menjanje debljine i boje svih unutrašnjih linija, kao i ivica i x/y-osa
g <- ggplot(mpg, aes(x=displ, y=hwy)) + 
  geom_point() + 
  geom_smooth(method="lm", se=FALSE) + 
  theme_bw()

g + theme(panel.background = element_rect(fill = 'khaki'),
          panel.grid.major = element_line(colour = "burlywood", size=1.5),
          panel.grid.minor = element_line(colour = "tomato", 
                                          size=.25, 
                                          linetype = "dashed"),
          panel.border = element_blank(),
          axis.line.x = element_line(colour = "darkorange", 
                                     size=1.5, 
                                     lineend = "butt"),
          axis.line.y = element_line(colour = "darkorange", 
                                     size=1.5)) +
  labs(title="Modified Background", 
       subtitle="How to Change Major and Minor grid, Axis Lines, No Border")

#Po želji se mogu menjati i margine grafika
g + theme(plot.background=element_rect(fill="salmon"), 
          plot.margin = unit(c(2, 2, 1, 1), "cm")) +  # gore,desno,dole,levo
  labs(title="Modified Background", subtitle="How to Change Plot Margin") 

Sada ćemo prikazati još neke tipove geometrijskih objekata kojim se prikazuju podaci.

---

2.1.1 Linijski grafici

Za crtanje vremenski uređenih podataka, poput vremenskih serija, standardni grafici su linijski. To je prosto linija koja prikazuje kretanje neke promenljive kroz vreme.

#Za primer koristićemo skup podataka economics iz paketa ggplot2.
data("economics", package = "ggplot2")

ggplot(economics, aes(x = date, y = psavert)) +
  geom_line(color = "darkgreen") +
  geom_smooth() + 
  scale_x_date(date_breaks = "5 years", date_labels = "%b %Y") +
  labs(x = "Mesec", y = "Stopa stednje") #Funkcijom scale_x_date možemo da odaberemo na koliko godina ćemo da pratimo promene, u ovom konkretnom slučaju smo stavili 5 (“%b” u formatu označava mesec a “%Y” godinu, pa možemo da menjamo i redosled)

## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'

---

2.1.2 Stacked area chart

Sličan linijskom grafiku, s tim da je oblast ispod linija obojen. Koristimo ga kada želimo da vidimo kako se kvantitet promenio kroz vreme, kada prikazujemo udeo individualnih komponenata. Treba primetiti jednu bitnu stvar, po default-u svaka geom_area() počinje od y-ose(što je obično 0), ali ako želimo da prikažemo udeo individualnih komponenata, potrebno je da svaka geom_area() bude naslagana jedna na drugu. S toga ćemo u sledećem primeru staviti y=stopastednje+srednjetrajanjenezaposlenosti

library(lubridate)

## 
## Attaching package: 'lubridate'

## The following object is masked from 'package:base':
## 
##     date

theme_set(theme_bw())

df <- economics[, c("date", "psavert", "uempmed")] #pravimo kolonu sa potrebnim vrednostima
df <- df[lubridate::year(df$date) %in% c(1967:1981), ]

brks <- df$date[seq(1, length(df$date), 12)]  #podele za x-osu, na svakih 12 meseci
lbls <- lubridate::year(brks) #oznake koje će biti na x-osi


ggplot(df, aes(x=date)) + 
  geom_area(aes(y=psavert+uempmed, fill="psavert")) + 
  geom_area(aes(y=uempmed, fill="uempmed")) + 
  labs(title="Area Chart of Returns Percentage", 
       subtitle="From Wide Data format", 
       caption="Source: Economics", 
       y="Returns %") +  
  scale_x_date(labels = lbls, breaks = brks) +
  scale_fill_manual(name="", 
                    values = c("psavert"="#00ba38", "uempmed"="#f8766d")) # boja linija

---

2.1.3 Sezonski grafik

Ako radimo sa vremenskim serijama klase ts ili xts, možemo da vidimo sezonske fluktuacije pomoću sezonskih grafika koristeći forecast::ggseasonplot.

#install.packages("forecast")
library(ggplot2)
library(forecast)
theme_set(theme_classic())
#Uzimamo podatke o sezonskim promenenama broja putnika na međunarodnim letovima, kao i o sezonskim promenama vazdušne temperature u Nottingham Castle-u

nottem_small <- window(nottem, start=c(1920, 1), end=c(1925, 12))  # uzimamo manji vremenski period


#Sezonske promene broja putnika na međunarodnim letovima
ggseasonplot(AirPassengers) + labs(title="Seasonal plot: International Airline Passengers")

#Sezonske promene vazdušne temperature u Nottingham Castle-u
ggseasonplot(nottem_small) + labs(title="Seasonal plot: Air temperatures at Nottingham Castle")

---

2.1.4 Bar plotovi

Bar plotovi nam služe za grafički prikaz kategoričkih promenljivih. Na njima se prikazuje koliko postoji podataka u bazi iz odgovarajuće kategorije.

#Prebrojimo iz baze mpg broj automobila po klasi
ggplot(mpg, aes(x = class)) +
  geom_bar(fill = "forestgreen", color = "black")

#Bar plotovi mogu biti i naslagani, da prikazuju više vrednosti za istu kategoriju odjednom. 
#Nacrtaćemo bar plot gde se vidi populacija za 1997., 2002. i 2007. godinu izabranih zemalja.
#position = "dodge" nam pomaže da lakše čitamo vrednosti sa grafika, tako što ih stavlja jednu do druge
library(gapminder)

# napravimo kratak spisak država koje ćemo gledati i upoređivati populacije tokom određenih godina
countries <- c( "Turkey", "Argentina", "Australia", "Belgium")

gm <- gapminder[(gapminder$year %in% c(1997, 2002, 2007)) &
                            (gapminder$country %in% countries), ]
ggplot(gm, aes(x = country, y = pop)) +
  geom_col(color = "black", mapping = aes(fill = factor(year)), position = "dodge")

---

2.1.5 Lollipop grafik

U suštini sadrži iste informacije kao bar plot, s tim što ih redukuje u tanke linije, pa samim tim izgledaju lepše i modernije.

library(ggplot2)
theme_set(theme_bw())

ggplot(gm, aes(x = country, y = pop,label=year)) + 
  geom_point(size=3) + 
  geom_segment(aes(x=country, 
                   xend=country, 
                   y=0, 
                   yend=pop)) + 
  labs(title="Lollipop Chart" 
      ) + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle=65, vjust=0.6)) + #udaljenost naziva država od linije x-ose
  geom_text(nudge_x = 0.2 ) #udaljenost godina od tačkica

---

2.1.6 Dumbbell plot

Koristimo ga ako želimo da predstavimo rast i opadanje između dve tačke u vremenu i poredimo udaljenost između dve kategorije

#Posmatramo bazu podataka health koja nam daje procente iz 2013. i 2014. za 26 gradova u SAD-u.

##devtools::install_github("hrbrmstr/ggalt")
library(ggplot2)
library(ggalt)
theme_set(theme_classic())

health <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/health.csv")
health$Area <- factor(health$Area, levels=as.character(health$Area))  #za pravilno uređenje ovih tegića

 ggplot(health, aes(x=pct_2013, xend=pct_2014, y=Area, group=Area)) + 
  geom_dumbbell( 
    color="blue", 
    size=0.75, 
    ) + 
  
  labs(x=NULL, 
       y=NULL, 
       title="Dumbbell Chart", 
       subtitle="Pct Change: 2013 vs 2014", 
       caption="Source: https://github.com/hrbrmstr/ggalt") +
  theme(plot.title = element_text(hjust=0.5, face="bold"),
        plot.background=element_rect(fill="#f7f7f7"),
        panel.background=element_rect(fill="#f7f7f7"),
        panel.grid.minor=element_blank(),
        panel.grid.major.y=element_blank(),
        panel.grid.major.x=element_line(),
        axis.ticks=element_blank(),
        legend.position="top",
        panel.border=element_blank())

---

2.1.7 Histogram

Gruba ocena raspodele uzorka se može vizuelizovati histogramima, gde brojimo koliko elemenata uzorka upada u odgovarajuće kategorije. Koristeći histogram, možemo da kontrolišemo broj pravougaonika, takođe možemo odabrati koliki interval pokriva svaki pravougaonik.

library(ggplot2)
 theme_set(theme_classic())

 ##Ponovo posmatramo automobile, i posmatramo broj vozila određene klase po zapremini motora
 g <- ggplot(mpg, aes(displ)) + scale_fill_brewer(palette = "Spectral")
 
 g + geom_histogram(aes(fill=class), 
                    binwidth = .1, 
                    col="black", 
                    size=.1) + 
   labs(title="Histogram sa automatskim brojem pravougaonika", 
        subtitle="Engine Displacement across Vehicle Classes")  

 g + geom_histogram(aes(fill=class), 
                    bins=5, 
                    col="black", 
                    size=.1) +   
   labs(title="Histogram sa fiksiranim brojem pravougaonika", 
        subtitle="Engine Displacement across Vehicle Classes") 

---

2.1.8 Grafik gustine

Grafik gustine predstavlja raspodelu podataka u kontinuiranom intervalu ili vremenskom periodu. To je zapravo verzija histograma koja glatko iscrtava vrednosti kako bi se izbegli grubi prelazi.

library(ggplot2)
 theme_set(theme_classic())
#I dalje posmatramo mpg bazu podataka i pravimo grafik gustine gradske kilometraže u odnosu na broj cilindara
 
#Podešavamo alfa transparentnost i bojimo gustine u odnosu na broj cilindara 
 g <- ggplot(mpg, aes(cty))
 g + geom_density(aes(fill=factor(cyl)), alpha=0.8) + 
   labs(title="Density plot", 
        subtitle="City Mileage Grouped by Number of cylinders",
        caption="Source: mpg",
        x="City Mileage",
        fill="# Cylinders")

---

2.1.9 Boks plot

Boks plot predstavlja grafički prikaz 5 sumarnih statistika - minimum, 1. kvartil, medijanu, 3. kvartil i maksimum.

 library(ggplot2)
 theme_set(theme_classic())

#Stavljanjem varwidth=T podešavamo da debljina boksova bude proporcionalna broju vrednosti koje sadrži
#Posmatramo gradsku kilometražu grupisanu po klasi vozila
 g <- ggplot(mpg, aes(class, cty))
 g + geom_boxplot(varwidth=T, fill="plum") + 
   labs(title="Box plot", 
        subtitle="City Mileage grouped by Class of vehicle",
        caption="Source: mpg",
        x="Class of Vehicle",
        y="City Mileage") 

---

2.1.10 Violinski grafik

Sličan je box plotu, ali pokazuje gustinu unutar grupa. Ne prikazuje toliko informacija kao box plot.

 library(ggplot2)
 theme_set(theme_bw())

 g <- ggplot(mpg, aes(class, cty))
 g + geom_violin() + 
   labs(title="Violin plot", 
        subtitle="City Mileage vs Class of vehicle",
        caption="Source: mpg",
        x="Class of Vehicle",
        y="City Mileage")

---

2.1.11 Populaciona piramida

Predstavlja unikatan način predstavljanja koliki procenat populacije spada u određenu kategoriju. Piramida ispod je odličan primer toga koliko korisnika se zadrži na svakoj fazi e-mail marketinške kampanje.

 #install.packages("ggthemes")
 library(ggplot2)
 library(ggthemes)
 
#baza podataka koju posmatramo
 email_campaign_funnel <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/email_campaign_funnel.csv")
 
 #podele koje će se nalaziti na x-osi i oznake
 brks <- seq(-15000000, 15000000, 5000000)
 lbls = paste0(as.character(c(seq(15, 0, -5), seq(5, 15, 5))), "m")
 
 
 ggplot(email_campaign_funnel, aes(x = Stage, y = Users, fill = Gender)) +   #x-osa sadrži faze, dok y-osa sadrži broj korisnika, i bojimo naše pravougaonike u odnosu na pol korisnika 
   geom_bar(stat = "identity", width = .6) +   # crtanje pravougaonika
   scale_y_continuous(breaks = brks,   # podele
                      labels = lbls) + # oznake
   coord_flip() +  # zamena osa
   labs(title="Email Campaign Funnel") +
   theme_tufte()  + # Tufte theme iz ggfortify
   theme(plot.title = element_text(hjust = .5)) + #podešavanje i centriranje naslova
    scale_fill_brewer(palette = "Dark2") #biramo paletu boja za naše pravougaonike

---

2.1.12 Pitica

Pitica (ili kružni dijagram) je kružni statistički grafik koji je podeljen na parčiće. Površina svakog parčića je proporcionalna količini koju predstavlja.

#Sada ćemo piticom da predstavimo odnos broja vozila svih ponudjenih klasa
 pie <- ggplot(mpg, aes(x = "", fill = factor(class))) + 
   geom_bar(width = 1) +
   theme(axis.line = element_blank(), #izbacujemo x-osu i y-osu 
         plot.title = element_text(hjust=0.5)) + #podešavamo i centriramo naslov
   labs(fill="class", 
        x=NULL, 
        y=NULL, 
        title="Pie Chart of class", 
        caption="Source: mpg")
 
 pie + coord_polar(theta = "y")

---

2.1.13 Hijerarhijski dendrogram

Pomoću njih grupišemo objekte, koji su slični u nekom smislu, u grupe koje se zovu klasteri i zatim pravimo hijerarhijsku vezu.

#U narednom primeru ćemo hijerarhijski predstaviti broj uhapšenih kriminalaca na 100000 ljudi u svim državama SAD-a.

 #install.packages("ggdendro")
 library(ggplot2)
 library(ggdendro)
 theme_set(theme_bw())
 
 hc <- hclust(dist(USArrests), "ave") #hijerarhijski klastering, metoda "average"
 
 ggdendrogram(hc, rotate = T, size = 2) 

---

2.2 Plotly

Plotly je drugi paket koji ćemo posmatrati. Početna inspiracija za ovaj paket je bila podrška plotly.js tipova grafika koje ggplot2 ne podržava. Plotly ima bogate karakteristike, kao i dosta pristupačnih grafika. Poseduje web-based toolbox koristan za vizualizaciju. I takođe ima sposobnost da ggplot2 grafike učini interaktivnim.

---

2.2.1 Scatterplot

Scatterplot je koristan za vizualizaciju povezanosti dve kvantitativne promenljive, problem se javlja ako dođe do preklapanja, i to možemo rešiti na par načina.

#Posmatramo na x-osi gradsku miljažu, dok na y-osi posmatramo miljažu auto-puta
 library(plotly)

## 
## Attaching package: 'plotly'

## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot

## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter

## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout

 subplot(
   plot_ly(mpg, x = ~cty, y = ~hwy, name = "default"), #po default-u
   plot_ly(mpg, x = ~cty, y = ~hwy) %>% 
     add_markers(alpha = 0.2, name = "alpha"), #alfa transparentnost
   plot_ly(mpg, x = ~cty, y = ~hwy) %>% 
     add_markers(symbol = I(1), name = "hollow") #uzimamo jedan simbol, i stavićemo da bude šupalj
 )

## No trace type specified:
##   Based on info supplied, a 'scatter' trace seems appropriate.
##   Read more about this trace type -> https://plot.ly/r/reference/#scatter

## No scatter mode specifed:
##   Setting the mode to markers
##   Read more about this attribute -> https://plot.ly/r/reference/#scatter-mode

#Sada ćemo da vidimo na koji način možemo da koristimo simbole
  subplot(
   plot_ly(x = 1:6, y = 1:6, symbol = I(1:6), name = "pch"),
   plot_ly(mpg, x = ~cty, y = ~hwy,  symbol = ~cyl,
           symbols = 1:3,name = "cyl")) #ponovo posmatramo na x-osi gradsku miljažu, dok na y-osi posmatramo miljažu auto-puta, i uzimamo različite simbole u odnosu na broj cilindara

## No trace type specified:
##   Based on info supplied, a 'scatter' trace seems appropriate.
##   Read more about this trace type -> https://plot.ly/r/reference/#scatter
## No scatter mode specifed:
##   Setting the mode to markers
##   Read more about this attribute -> https://plot.ly/r/reference/#scatter-mode

## No trace type specified:
##   Based on info supplied, a 'scatter' trace seems appropriate.
##   Read more about this trace type -> https://plot.ly/r/reference/#scatter

## No scatter mode specifed:
##   Setting the mode to markers
##   Read more about this attribute -> https://plot.ly/r/reference/#scatter-mode

#Kada mapiramo numeričku promenljivu u simbol, napravi se samo jedan trag, pa se ne generiše legenda. Međutim ako želimo jedan trag po simbolu, moramo da se postaramo da je promenljiva koju mapiramo faktor, kao u narednom primeru:
 

 p <- plot_ly(mpg, x = ~cty, y = ~hwy, alpha = 0.3) 
 subplot(
   add_markers(p, symbol = ~cyl, name = "A single trace"),
   add_markers(p, symbol = ~factor(cyl), color = I("black"))
 )  

#Argument color ima slične osobine kao simbol, odnosno, ako je numerička vrednost u pitanju, color ima jedan trag, ali se generiše kao colorbar kako bi se razlikovale vrednosti promenljivih. Viridis je po default-u namešten colorbar. Takođe, ako je u pitanju faktor, onda color za svaku vrednost napravi trag.
 
 p <- plot_ly(mpg, x = ~cty, y = ~hwy, alpha = 0.5)
 subplot(
   add_markers(p, color = ~cyl, showlegend = FALSE) %>% 
     colorbar(title = "Viridis"),
   add_markers(p, color = ~factor(cyl))
 )

 #Postoji više načina kako da promenimo boje koje su nameštene po default-u
 
 col1 <- c("#132B43", "#56B1F7")
 col2 <- viridisLite::inferno(10)
 col3 <- colorRamp(c("red", "white", "blue"))
 subplot(
   add_markers(p, color = ~cyl, colors = col1) %>%
     colorbar(title = "ggplot2 default"),
   add_markers(p, color = ~cyl, colors = col2) %>% 
     colorbar(title = "Inferno"),
   add_markers(p, color = ~cyl, colors = col3) %>% 
     colorbar(title = "colorRamp")
 ) %>% hide_legend()

#Argument size kontroliše maksimum i minimum veličine kružića (u pikselima)

  subplot(
   add_markers(p, size = ~cyl, name = "default"),
   add_markers(p, size = ~cyl, sizes = c(1, 200), name = "custom")
 )

## Warning: `line.width` does not currently support multiple values.

## Warning: `line.width` does not currently support multiple values.

Sada ćemo proći kroz još neke tipove geometrijskih objekata kojim se prikazuju podaci.

---

2.2.2 Histogram i Bar plot

Glavna razlika ove dve funkcije je što bar plot zahteva i visinu (odnosno i x i y-osu), dok za histogram treba samo jedna promenljiva. U primeru ispod poredimo algoritam naslaganja po default-u u plotly.js sa nekoliko različitih algoritama dostupnih u R-u preko hist() funkcije.

#Hist() funkcija nam pruža priliku da spomenemo tri poznata algoritma po nazivu (Sturges 1926); (Freedman and Diaconis 1981); (Scott 1979).
#Price_hist() služi da zadrži rezultate naslaganja, kao i njihovo mapiranje pomoću funkcije add_bars().
#Posmatramo bazu podataka Diamonds iz paketa plotly i histogramom predstavljamo cenu dijamanata.


  p1 <- plot_ly(diamonds, x = ~price) %>% add_histogram(name = "plotly.js")
  
  price_hist <- function(method) {
    h <- hist(diamonds$price, breaks = method, plot = FALSE)
    plot_ly(x = h$mids, y = h$counts) %>% add_bars(name = method)
  }
  
  subplot(
    p1, price_hist("FD"), price_hist("Sturges"),  price_hist("Scott"),
    nrows = 4, shareX = TRUE )  #stavljamo grafike jedne ispod drugih, kako b delili x-osu

#U sledećem primeru gledamo dva načina kreiranja osnovnog bar plota, vizuelno su rezultati isti, ali pokazaćemo razliku u implementiranju.
#add_histogram() funkcija šalje sve posmatrane vrednosti browser-u i dozvoljava plotly.js-u da obavlja naslaganje. Što se tiče drugog načina, potrebno je više ljudskog truda da se to izvede, ali je prednost što se šalje manje podataka i zahteva manje računanja od strane web browser-a.
  
#Pravimo bar plotove u odnosu na kvalitet po rezu
  
  p1 <- plot_ly(diamonds, x = ~cut) %>% add_histogram()
  
  p2 <- diamonds %>%
    dplyr::count(cut) %>% #prebrojava sve vrednosti u zavisnosti od reza
    plot_ly(x = ~cut, y = ~n) %>% 
    add_bars()
  
  subplot(p1, p2) %>% hide_legend()

---

2.2.3 Box plot

Kao što smo već rekli, box plot predstavlja grafički prikaz 5 sumarnih statistika. Add_boxplot() funkcija zahteva jednu promenljivu i garantuje da box plotovi budu korektno orijentisani, bez obzira na to da li je promenljiva pozicionirana na x ili y-osi.

#U sledećem primeru posmatramo sveukupne cene i cene po rezu. Stavićemo sve vrednosti na isti grafik, deleći njihovu y-osu.
  
  p <- plot_ly(diamonds, y = ~price, color = I("black"), 
               alpha = 0.1, boxpoints = "suspectedoutliers")
  p1 <- p %>% add_boxplot(x = "Overall")
  p2 <- p %>% add_boxplot(x = ~cut)
  subplot(
    p1, p2, shareY = TRUE,
    widths = c(0.2, 0.8), margin = 0
  ) %>% hide_legend()

#Ako želimo da koristimo više promenljivih, preporučuje se mapiranje njihove interakcije na diskretnu osu i bojenje grupisanih vrednosti. 
#U narednom primeru smo to uradili sa cenama dijamanata po rezu i bistrini.
  
  plot_ly(diamonds, x = ~price, y = ~interaction(clarity, cut)) %>%
    add_boxplot(color = ~clarity) %>%
    layout(yaxis = list(title = ""))

---

2.2.4 Pravougaono naslaganje

Postoje dve funkcije za predstavljanje pravougaonog naslaganja: add_heatmap() i add_histogram2d(). Add_heatmap() funkcija je 2D analogna funkciji add_bars(), a funkcija add_histogram2d() je 2D analogna funkciji add_histogram().

#U ovom primeru posmatramo odnos cena i broja karata i poredimo tri različite funkcije add_histogram2d():
##1. Naslaganje po default-u
##2. Naslaganje po default-u sa funkcijom zsmooth koja služi za efektivni rast broja pravougaoničića.
##3. Određivanje broja pravougaonika

  p <- plot_ly(diamonds, x = ~log(carat), y = ~log(price))
  subplot(
    add_histogram2d(p) %>%
      colorbar(title = "default") %>%
      layout(xaxis = list(title = "default")),
    add_histogram2d(p, zsmooth = "best") %>%
      colorbar(title = "zsmooth") %>%
      layout(xaxis = list(title = "zsmooth")),
    add_histogram2d(p, nbinsx = 60, nbinsy = 60) %>%
      colorbar(title = "nbins") %>%
      layout(xaxis = list(title = "nbins")),
    shareY = TRUE, titleX = TRUE
  )

---

##Animacije

options(warn=-1)
#Pokazaćemo evoluciju odnosa između bruto društvenog proizvoda i očekivanog životnog veka od 1952 do 2007 godine. 

  data(gapminder, package = "gapminder")
  
  gg <- ggplot(gapminder, aes(gdpPercap, lifeExp, color = continent)) +
    geom_point(aes(size = pop, frame = year, ids = country)) +
    #za frame stavljamo year jer su podaci zabeleženi na godišnjoj bazi, dok je za ids postavljeno country, što omogućava glatki prelaz iz godine u godinu
    
    scale_x_log10()
  ggplotly(gg)

  #sve dok postoji frame, animacija se realizuje sa play/pause dugmićima i slider komponentom za kontrolisanje animacije.
 #Ove komponente se mogu ukloniti ili preurediti funkcijama animation_button() i animation_slider().
 #Razne animacione opcije, kao što je vreme između kadrova, trajanje prelaza i olakšanje prelaza menjaju se preko funkcije animation_opts().
  
 # U sledećem primeru prikazani su isti podaci, ali je udvostručena količina vremena između kadrova, stavlja animacionu dugmad bliže slideru, modifikuje default currentvalue.prefix podešavanja slidera.
  
  base <- gapminder %>%
    plot_ly(x = ~gdpPercap, y = ~lifeExp, size = ~pop, 
            text = ~country, hoverinfo = "text") %>% #lebdeći tekst, da se prikazuju države kod kružića
    layout(xaxis = list(type = "log"))
  
  base %>%
    add_markers(color = ~continent, frame = ~year, ids = ~country) %>%
    animation_opts(1000, easing = "elastic") %>%
    animation_button(
      x = 1, xanchor = "right", y = 0, yanchor = "bottom"
    ) %>%
    animation_slider(
      currentvalue = list(prefix = "YEAR ", font = list(color="red"))
    )

# I frame i ids služe da animiraju određene delove grafika. Može da se obezbedi pozadina koja prikazuje svaki mogući okvir (koji nije animiran) i preklapa animirane kadrove na tu pozadinu. Na narednoj slici prikazane su iste informacije kao na prethodnoj, ali slojevi animiranih okvira se pojavljuju na pozadini svih okvira.
  
  base %>%
    add_markers(color = ~continent, alpha = 0.2, showlegend = F) %>%
    add_markers(color = ~continent, frame = ~year, ids = ~country) %>%
    animation_opts(1000, redraw = FALSE)

options(warn=0)

---

2.3 Highcharter

Highcharter je R omotač za Highcharts JavaScript bibiloteku. Paket koristi sintaksu nalik na ggplot2, uključujući opcije za rukovanje dugim i opširnim podacima. Postoje funkcije čije ponašanje je slično funkcijama ggplot2 paketa kao, što je hchart, koja radi kao ggplot, zatim hc_add_series radi kao geom_S i hcaes radi kao aes. Glavna razlika u geom_ funkcijama ggplot2-a i hc_add_series je u tome što moramo dodati podatke i estetiku eksplicitno u svakoj funkciji, dok u ggplot2 možemo ubaciti podatke i estetiku u sloj, a zatim dodati još geom_ funkcija koje mogu raditi na istim podacima i estetici.

Sada ćemo videti jedan jednostavni primer.

 #install.packages("highcharter")
  library(highcharter)

## Highcharts (www.highcharts.com) is a Highsoft software product which is

## not free for commercial and Governmental use

## 
## Attaching package: 'highcharter'

## The following object is masked _by_ '.GlobalEnv':
## 
##     weather

## The following object is masked from 'package:nycflights13':
## 
##     weather

  library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:lubridate':
## 
##     intersect, setdiff, union

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

##Posmatraćemo podatke o pokemonima koji se nalaze u pakovanju highcharter
##Prvo ćemo predstaviti preko bar chart-a ukupan broj iz svake kategorije type1, za to nam služi objekat type, koji smo podesili na "bar"
  
  pokemon%>%
    count(type_1)%>%
    arrange(n)%>%
    hchart(type = "bar", hcaes(x = type_1, y = n))

##Takođe možemo istu stvar predstaviti i pomoću kolona   
  
  pokemon%>%
    count(type_1)%>%
    arrange(n)%>%
    hchart(type = "column", hcaes(x = type_1, y = n))

Sada ćemo iste podatke predstaviti preko treemap-e.

  pokemon%>%
    count(type_1)%>%
    arrange(n)%>%
    hchart(type = "treemap", hcaes(x = type_1, value = n, color = n))

U narednom kodu predstavićemo procentualni odnos populacije svih kontinenata tokom godina

highchart() %>%
    hc_chart(type = "area") %>%  #tip highcharter-a
    hc_title(text = "Historic and Estimated Worldwide Population Distribution by Region") %>% #naslov
    hc_subtitle(text = "Source: Wikipedia.org") %>% #podnaslov
    hc_xAxis(categories = c("1750", "1800", "1850", "1900", "1950", "1999", "2050"), #x-osa podeljena po godinama
             tickmarkPlacement = "on")%>% #oznake tačkicama kod izlomljenih linija
    hc_yAxis(title = list(text = "Percent")) %>% 
    hc_tooltip(pointFormat = "<span style=\"color:{series.color}\">{series.name}</span>:
               <b>{point.percentage:.1f}%</b> ({point.y:,.0f} millions)<br/>",
               shared = TRUE) %>% #tooltip koji prikazuje procenat i broj stanovnika za onu godinu na koju smo pokazali
    hc_plotOptions(area = list(
      stacking = "percent",
      lineColor = "#ffffff",
      lineWidth = 1,
      marker = list(
        lineWidth = 1,
        lineColor = "#ffffff"
      ))
    ) %>% 
    hc_add_series(name = "Asia", data = c(502, 635, 809, 947, 1402, 3634, 5268)) %>%
    hc_add_series(name = "Africa", data = c(106, 107, 111, 133, 221, 767, 1766)) %>%
    hc_add_series(name = "Europe", data = c(163, 203, 276, 408, 547, 729, 628)) %>%
    hc_add_series(name = "America", data = c(18, 31, 54, 156, 339, 818, 1201)) %>%
    hc_add_series(name = "Oceania", data = c(2, 2, 2, 6, 13, 30, 46))

  #odnos u procentima pri svakoj izabranoj godini

Sada ponovo posmatramo bazu podataka mpg i pravimo sledeći grafik

data(mpg, package = "ggplot2")
  
  mpgg <- mpg %>%
    filter(class %in% c("suv", "compact", "midsize")) %>%
    group_by(class, manufacturer) %>%
    summarize(count = n()) #izdvojili smo tri klase i sabrali ukupan broj automobila po proizvođaču u svakoj klasi
  
  categories_grouped <- mpgg %>%
    group_by(name = class) %>% #grupišemo u tri klase koje smo gore izdvojili
    do(categories = .$manufacturer)  %>%
    list_parse()
   #navodimo proizvođače za svaku od klasa i funkcijom list_parse() raščlanimo listu
  
  highchart() %>%
    hc_xAxis(categories = categories_grouped) %>%
    hc_add_series(data = mpgg, type = "bar", hcaes(y = count, color = manufacturer),
                  showInLegend = FALSE)

Sada ćemo pomoću treemap-e da podelimo pokemone prvo po tipu 1, zatim svaku tu kategoriju da podelimo na podkategorije prema tipu 2, pri čemu postoje pokemoni koji nemaju tip 2

  tm <- pokemon %>%
    mutate(type_2 = ifelse(is.na(type_2), paste("only", type_1), type_2),
           type_1 = type_1) %>% #za sve pokemone koji nemaju tip 2, stavićemo ih u kategoriju "only" tip 1 
    group_by(type_1, type_2) %>%
    summarise(n = n())  %>%
    ungroup() %>%
    treemap::treemap(index = c("type_1", "type_2"),
                     vSize = "n", vColor = "type_1") #boja i veličina pravougaonika je podešena u odnosu na tip1 kom pripadaju i broju pokemona koja pripada tom tipu

Sada pomoću baze podataka weather predstavljamo minimalnu, maksimalnu i srednju temperaturu svakog dana 2014-e godine.

data("weather")
 
  x <- c("Min", "Mean", "Max")
  y <- sprintf("{point.%s}", c("min_temperaturec", "mean_temperaturec", "max_temperaturec"))
  tltip <- tooltip_table(x, y)
  #U tooltip-u štampamo vrednosti minimalne, srednje i maksimalne temperature
  
  hchart(weather, type = "columnrange",
         hcaes(x = date, low = min_temperaturec, high = max_temperaturec,
               color = mean_temperaturec)) %>% 
    hc_chart(polar = T) %>% #polarne koordinate
    hc_yAxis( max = 30, min = -10, labels = list(format = "{value} C"),
              showFirstLabel = FALSE) %>% #podešavamo podatke y-ose, maksimum, minimum, odnosno u ovom slučaju, centar je u -10, pa samim tim poluprečnik je 40.
    hc_xAxis(
      title = list(text = ""), gridLineWidth = 0.5,
      labels = list(format = "{value: %b}")) %>%
    hc_tooltip(useHTML = TRUE, pointFormat = tltip,
               headerFormat = as.character(tags$small("{point.x:%d %B, %Y}")))